3または，または， R Console で，library(DAAG) と打ってもよい。

4

参考：
参考：ファイルからファイルから読から読み込む場合
は，予めタブ区切
タブ区切り
区切りテキスト形式
テキスト形式のファイルをファイルを作っておき，っておき，データ→データのデータのインポート→インポート→テキスト
ファイルからファイルから→から→データフレーム名
データフレーム名を決め（規定値は規定値は Dataset ），フィールドのフィールドの区切り区切り記号を記号を「タブ」
タブ」に→ファイルをファイルを選択（
選択（ URL も打てる）

ＲコマンダーのコマンダーのツールのツールのパッケージのパッケージのロードからロードからDAAG を選んで OK

2

Rcmdr で組み込みデータをデータを読み込む

ここが，「ここが，「アクティブ，「アクティブデータセットなしなし」
データセットなし」となっている

Rcmdr の起動直後の起動直後の画面

ライブラリをライブラリをアタッチするアタッチする（する（例： DAAG ）R を起動後，起動後，最初に最初に使うときは，うときは，左図のように左図のように，のように， library(Rcmdr) と打つと，つと， Rコマンダーのの Window が起動する
コマンダー
起動する（する（画面は画面は日本語版）。
日本語版）。
終了時は終了時は右図のように
右図のように，のように，ファイル→ファイル→終了→終了→コマンダーを
コマンダーを，と選ぶ。スクリプトとアウトプットをアウトプットを保存するか保存するか聞するか聞いてくるので，いてくるので，必要なら必要なら保存なら保存する保存する（する（作業ディレク
作業ディレクトリ＝トリ＝規定値は規定値は My Document ＝に保存される保存される）。
される）。
もう一度起動もう一度起動したいときは一度起動したいときは，したいときは， detach(”package:Rcmdr”) として，として，一度アンロー一度アンロー
1ドしてから library(Rcmdr) としなくてはいけない。としなくてはいけない。

Rcmdr の起動と起動と終了

R Console でなら，でなら，wilcox.test(mignonette$cross,mignonette$self) で結果が結果が出る

統計量→統計量→ノンパラメトリック検定
ノンパラメトリック検定→検定→２標本ウィルコクソン
標本ウィルコクソン検定
ウィルコクソン検定と選び，右図のようにして右図のようにして OK をクリックするとクリックすると，すると， R コマンダーのコマンダーの出力ウィンドウにウィンドウに結果が結果が得られる→られる→有意差あり
有意差あり■ データ構造
データ構造を構造を組みかえて読みかえて読み込んだ場合
んだ場合なら場合なら，なら，左図のように左図のように，のように，7Wilcoxon の順位和検定

5

ファイル→
ファイル→別名で別名で保存，または，または，クリップボードにボードにコピー，コピー，で他のソフトでソフトで使える

他殖（他殖（他花受粉）他花受粉）群自殖（（自花受粉）自殖自花受粉）群

Rcmdr での図示での図示の図示の方法（方法（ヒストグラム）ヒストグラム）

8

http://phi.med.gunma-u.ac.jp/grad/sample2.dat
を読みこんで分析してみる■ クロス集計：資料の表を直接入力＋ DAAG ライブラリのhead.injury を使って試す
年齢層と頭部損傷以前の記憶喪失時間の関係（ただし，数値変数として入っているので，データ→アクティブデータセット内の変数の管理→数値変数を因子に変換，で因子にしてから，統計量→分割表→２元表.Table にクロス集計結果が得られ，検定結果も出る■ 共分散分析： web から
http://phi.med.gunma-u.ac.jp/grad/sample3.datを読み込んで分析（ R コマンダーでは面倒）■ 生存時間解析： survival ライブラリの aml を使う（ R コマンダー
ではまだサポートされていない）■ 一元配置分散分析と多重比較／相関と回帰： web から

その他
その他の統計処理実は，読み込んだままの mignonette データのデータの形では，では， Rcmdr では「では「対応のある対応のある検定のある検定」検定」しかできない。
。つまり，できない
つまり，他殖群と他殖群と自殖群は自殖群は 1 行ずつ対応ずつ対応している
対応している（している（例えば，えば，同じ鉢で育ったとか）ったとか）とみなして分析とみなして分析してしまう
分析してしまう。
してしまう。たんに同たんに同じ個体数の個体数の植物を植物を，他殖のものと他殖のものと自殖のものと自殖のもので自殖のもので高のもので高さを比較するだけで比較するだけで，するだけで，対応はない
対応はない場合はない場合，場合，その分析
その分析は分析は誤りである。
りである。解決には解決には３には３つの方法つの方法がある方法がある。
がある。
（１－１） R Console でデータ構造
データ構造を構造を組みかえてから R コマンダーでコマンダーで分析する
分析する
いったん R Console に移り，attach(mignonette)dat <- data.frame(height=c(cross,self),kind=factor(c(rep('c',24),rep('s',24))))
detach(mignonette)としてから R コマンダーにコマンダーに戻り，データ→データ→アクティブデータセット→アクティブデータセット→アクティブデータセットのアクティブデータセットの選択，選択，として dat を選び，その後その後，統計量→統計量→分散→分散→分散の分散の比の F 検定として検定として，グループに kind ，目的変数に目的変数に height を指定し指定しとして，グループにて OK することでＦすることでＦ検定を検定を実行→実行→有意でない有意でない統計量→統計量→平均→平均→独立サンプル
独立サンプル t 検定として検定として，として，変数を変数を選び，等分散と等分散と考えますか？
えますか？で Yes を選んで OK→ 有意差あり有意差あり（１－２） R コマンダーでコマンダーでデータ構造データ構造を構造を変換してから変換してから分析してから分析する
分析する
データ→データ→アクティブデータセット→アクティブデータセット→アクティブデータセット内
アクティブデータセット内の変数を変数を積み重ねて結合ねて結合する
結合する
で，表示された表示されたウィンドウ
されたウィンドウでウィンドウで，変数（変数（２つ以上選択）以上選択）で cross と self を両方選び両方選び，「積，「積み重ねたデータセットのデータセットの名前」名前」を dat ，「変数名，「変数名」変数名」を height ，「因子名，「因子名」
因子名」を kind として dat を作る。後は（１－１）と同様。
同様。
（２） R Console で分析する
分析する
var.test(mignonette$cross,mignonette$self) でＦ検定→検定→有意でない
有意でない
t.test(mignonette$cross,mignonette$self,var.equal=T) で t 検定→検定→有意6F 検定と検定と t 検定